Was ist ein Neuronales Netzwerk?
Einführung
Stellen Sie sich vor, Sie möchten lernen, wie man Texte aus dem Englischen ins Spanische übersetzt. Sie lernen Sprachen durch das Auswendiglernen von Wörtern und Redewendungen, deren Bedeutungen und den Kontext, in dem sie verwendet werden. Basierend auf dieser Erfahrung sind Sie in der Lage, neue Texte zu übersetzen, die Sie zuvor noch nie gesehen haben.
Ein weiteres Beispiel ist die Klassifizierung von Katzen und Hunden. So wie ein Mensch lernt, sie anhand von Beispielen aus dem Leben zu unterscheiden, kann auch ein neuronales Netzwerk lernen, sie anhand solcher Beispiele zu unterscheiden.
Ein neuronales Netzwerk funktioniert auf ähnliche Weise — es lernt aus Beispielen, die Texte, Bilder, Töne oder jede andere Art von Daten umfassen können, für deren Verarbeitung es entwickelt wurde. So wie ein Mensch eine Sprache durch das Erkennen von Mustern lernt, identifiziert ein neuronales Netzwerk Strukturen und Zusammenhänge innerhalb der Daten.
Mit Hilfe dieser Muster kann es Aufgaben wie Klassifikation (Bestimmung der Kategorie eines Objekts), Regression (Vorhersage numerischer Werte wie Immobilienpreise) oder Generierung (Erstellung neuer Inhalte auf Basis gelernter Muster) ausführen. Der Prozess, ein neuronales Netzwerk mit gelabelten Beispielen zu trainieren, wird als überwachtes Lernen bezeichnet, welches der gebräuchlichste Trainingsansatz ist.
Das Trainieren eines neuronalen Netzes umfasst das Anlernen anhand von Beispielen, bei denen die Antworten bereits bekannt sind, sogenannte gelabelte Beispiele. Dies ähnelt einem Test, bei dem die richtigen Antworten bereits vorgegeben sind, sodass das Modell aus diesen Beispielen lernen kann.
Wenn das Netzwerk Vorhersagen treffen soll, erhält es neue Beispiele ohne bekannte Antworten — diese Eingaben sind unlabelt. Das Modell wendet dann das während des Trainings Gelernte an, um die korrekten Ergebnisse eigenständig vorherzusagen.
Beispiel für ein neuronales Netz
Dies ist eine Demonstration eines neuronalen Netzes, das speziell dafür entwickelt wurde, Zeichnungen von Katzen und Hunden zu erkennen.
Es handelt sich um ein Klassifikationsproblem, bei dem eine Eingabe aus einer zunächst unbekannten Klasse verarbeitet und die erkannte Klasse ausgegeben wird.
Nutzen Sie dieses Beispiel, um ein tieferes Verständnis zu erlangen.
- LMB (linke Maustaste) – zum Zeichnen;
- Shift + LMB – zum Radieren.
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Ein neuronales Netzwerk funktioniert auf ähnliche Weise — es lernt aus Beispielen, die Texte, Bilder, Töne oder jede andere Art von Daten umfassen können, für deren Verarbeitung es entwickelt wurde. So wie ein Mensch eine Sprache durch das Erkennen von Mustern lernt, identifiziert ein neuronales Netzwerk Strukturen und Zusammenhänge innerhalb der Daten.
Mit Hilfe dieser Muster kann es Aufgaben wie Klassifikation (Bestimmung der Kategorie eines Objekts), Regression (Vorhersage numerischer Werte wie Immobilienpreise) oder Generierung (Erstellung neuer Inhalte auf Basis gelernter Muster) ausführen. Der Prozess, ein neuronales Netzwerk mit gelabelten Beispielen zu trainieren, wird als überwachtes Lernen bezeichnet, welches der gebräuchlichste Trainingsansatz ist.
Das Trainieren eines neuronalen Netzes umfasst das Anlernen anhand von Beispielen, bei denen die Antworten bereits bekannt sind, sogenannte gelabelte Beispiele. Dies ähnelt einem Test, bei dem die richtigen Antworten bereits vorgegeben sind, sodass das Modell aus diesen Beispielen lernen kann.
Wenn das Netzwerk Vorhersagen treffen soll, erhält es neue Beispiele ohne bekannte Antworten — diese Eingaben sind unlabelt. Das Modell wendet dann das während des Trainings Gelernte an, um die korrekten Ergebnisse eigenständig vorherzusagen.
Beispiel für ein neuronales Netz
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Es handelt sich um ein Klassifikationsproblem, bei dem eine Eingabe aus einer zunächst unbekannten Klasse verarbeitet und die erkannte Klasse ausgegeben wird.
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